검색 증강 생성RAG (Retrieval-Augmented Generation)

RAG는 'AI에게 커닝 페이퍼를 쥐여주는' 방식이에요. 질문이 오면 ①관련 문서를 먼저 검색해서 ②그 내용을 모델에게 함께 주고 ③그걸 근거로 답하게 해요.

왜 필요하냐면, LLM은 학습 시점 이후의 최신 정보나 우리 회사 내부 데이터를 몰라요. RAG로 신뢰할 수 있는 문서를 붙여주면 ①환각이 줄고 ②최신·사내 정보를 반영하며 ③출처를 댈 수 있어요.

마케팅에선 '우리 제품 매뉴얼·정책 기반 고객 응대 챗봇'을 만들 때 핵심이에요. 모델을 새로 학습(파인튜닝)하지 않고도 우리 지식을 반영할 수 있거든요.